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基于历史模拟法的市场风险VaR模型改进研究的中期报告
本报告旨在介绍基于历史模拟法的市场风险VaR模型的改进研究的进展情况。
第一部分介绍了VaR模型的基本概念和历史模拟法的原理。VaR模型是一个用于度量金融市场风险的工具，主要用于评估投资组合在一定置信水平下的最大可能损失。历史模拟法是VaR模型的一种常见方法，它基于过去一段时间的历史数据来估计投资组合的风险。
第二部分介绍了历史模拟法的局限性和需求，即历史数据可能无法反映当前市场的情况，并且历史模拟法没有考虑投资组合中各个资产之间的相关性。因此，我们需要改进传统的历史模拟法以适应当前市场的需求。
第三部分介绍了目前已有的VaR模型改进方法。这些方法包括基于GARCH模型的VaR模型、基于蒙特卡罗模拟的VaR模型和基于Copula函数的VaR模型等。这些模型在考虑相关性和波动率时明显优于传统的历史模拟法。
第四部分介绍了本研究的改进方法，即基于Wavelet变换的VaR模型。Wavelet变换可以将时间序列分解成不同尺度和频率的成分，从而更好地捕捉不同时间尺度下的市场波动。同时，我们还将考虑在模型中引入波动率的变化和相关性的修正。
第五部分是我们今后的研究方向和计划。我们计划使用实际的市场数据进行模型的验证和比较，以证明我们的改进方法的有效性。同时，我们还将探索更多的改进方法，以提高VaR模型的预测能力和鲁棒性。
综上，本研究旨在改进基于历史模拟法的市场风险VaR模型，以更好地反映当前市场的情况和考虑不同资产之间的相关性。我们的研究将为投资组合管理和风险控制提供更准确和可靠的工具。